Notice bibliographique
Résumé
Music, like language, is a uniquely human experience, ubiquitous across human cultures and across the human life span.Musical capacity appears early in evolution and it seems to be innate to most of the human population. Neurobiological studies of music perception and music performance profoundly affect the brain, in an acute and chronic way, by modulating networks involved in cognition, sensation, emotion, reward, and movement corresponding to the empirical findings why people listen to music: pleasure, self-awareness, social relatedness, and arousal and mood regulation.Most intriguing is “salutogenic” effect of musical activities, such as instrumental and choral “musicking” (particularly in non-professional musicians), both on the individual level and in populations. Musical training can promote the development of non-musical skills as diverse as language development, attention, visuospatial perception, and executive functions.Music is also a prophylactic resource, it improves the bonding of mother and child. There is a wide range of therapeutic domains and disorders where musical interventions improve the outcome. As an example, familiar music has an exceptional ability to elicit memories, movements, motivation and positive emotions from adults affected by dementia.Considering that one of the most important problems in biomedicine is “understanding what is to be human” then “music should be an essential part of this pursuit” – of an understanding of the whole person. Despite evidence of significant effects of music on health and well-being - music is not well present in current re-humanization of medicine
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».